Hemligheten bakom framgång i AI-driven bokslutsprocess? Rätt AI-styrning

I takt med att användningen av AI inom finance fortsätter att öka ser vissa organisationer tydliga fördelar – medan andra tvingas hantera konsekvenserna i efterhand. Faktum är att en av Trintechs kunder lyckades uppnå en nästan felfri, AI-driven bokslutsprocess. Hemligheten bakom deras AI-framgång? Ren data, noggrann orkestrering och stark AI-styrning.

Utan rätt skyddsräcken kan även de mest avancerade AI-lösningarna skapa nya risker istället för att minska dem. Med ett genomtänkt ramverk för AI-styrning kan finance-team säkerställa att AI används på ett säkert, etiskt och effektivt sätt – och därmed omvandla bokslutsprocessen till en lösning som både är intelligent och pålitlig.

Varför är AI-styrning viktigt?

Styrning är grunden för förtroende vid införande av AI. Inom finance, där precision och spårbarhet är avgörande, säkerställer styrning att AI förbättrar noggrannheten istället för att förstärka fel.

Utan tydlig tillsyn kan AI leda till inkonsekvenser, bias och efterlevnadsrisker. Med stark AI-styrning på plats kan CFO:er frigöra AI:s fulla potential – samtidigt som dataintegritet och användarnas förtroende skyddas.

AI-styrning:

• bygger förtroende för AI-driven data och insikter
• påskyndar adoption genom att hjälpa team att känna sig trygga i användningen av AI-verktyg
• säkerställer efterlevnad och kontroll genom transparenta och revisionsbara processer

I slutändan måste finance-professionella kunna lita på den AI de arbetar med – eftersom denna data ligger till grund för finansiell rapportering, analys av verksamhetens resultat och strategiska beslut.

Vad är Shadow AI?

Samtidigt som AI-styrning får allt mer uppmärksamhet sprider sig dess motsats – så kallad shadow AI – i det tysta inom många organisationer.

Shadow AI syftar på användning av icke-godkända eller osanktionerade AI-verktyg utanför organisationens officiella kontroll. Fenomenet är vanligare än många ledare inser: studier visar att över 90 % av organisationer använder shadow AI, medan endast cirka 40 % har officiella AI-licenser eller styrningspolicyer på plats.

Shadow AI kan exponera känslig finansiell data, leda till felaktig rapportering och skapa efterlevnadsproblem. När medarbetare använder AI-verktyg som inte har granskats eller säkrats tappar organisationen insyn i hur information skapas, delas och lagras.

För att minska dessa risker måste CFO:er driva ansvarsfull innovation – uppmuntra utforskande, men samtidigt sätta tydliga gränser som skyddar både data och beslutsfattande.

Riskerna med bristande AI-styrning i bokslutsprocessen

AI är bara så bra som den struktur som omger den. Utan ett formellt ramverk för AI-styrning kan även välmenad automatisering snabbt bli en belastning. I en AI-driven bokslutsprocess kan bristande styrning leda till:

• Otillförlitliga siffror – dåligt styrd AI kan förstärka fel istället för att korrigera dem
• Datasäkerhetsrisker – obehöriga verktyg ökar risken för dataläckor och intrång
• Bristande spårbarhet – när AI-resultat inte kan följas tappar revisionsspåren sin funktion

För finance-team handlar styrning inte om byråkrati – utan om skydd. Revisorer accepterar inte ”AI:n sa att vi skulle göra så” vid en granskning. Rätt styrning säkerställer att automatisering, AI och analys samverkar med kontroll och regelefterlevnad.

Så bygger du ett ramverk för AI-styrning

För att använda AI på ett ansvarsfullt sätt inom finance behöver CFO:er och deras team ett tydligt ramverk för AI-styrning. Det skapar balans mellan innovation och ansvarstagande.

Tre viktiga steg är:

1. Skapa ett AI Center of Excellence (CoE)
   Etablera ett tvärfunktionellt team som definierar styrningsprinciper, granskar nya AI-verktyg och erbjuder utbildning. Teamet bör inkludera representanter från finance, IT, risk och compliance för att säkerställa att AI ligger i linje med verksamhetens mål och etiska riktlinjer. 

2. Säkerställ revisionsbar datalinjering
   Transparens är avgörande i den AI-drivna bokslutsprocessen. Dokumentera tydligt var data kommer ifrån, hur den transformeras och hur AI-modeller använder den. Detta förenklar revisioner och skapar förtroende för AI-genererade insikter.

3. Sätt tydliga användningspolicyer
   Definiera vilka verktyg som är godkända, vilket syfte de får användas för och vilken data de har tillgång till. Blockera icke-godkända applikationer och följ upp efterlevnaden regelbundet. Tydliga ramar skapar frihet inom struktur – och gör att innovation kan ske på ett säkert sätt.

Slutsats: Bygg förtroende – inte rädsla – kring AI

I en Workday-undersökning från 2025 uppgav 82 % av organisationerna att de utökar eller testar AI. Samtidigt uttryckte medarbetare ett tydligt budskap: de vill ha AI som en samarbetspartner, inte som en beslutsfattare. Även om 63 % är positiva till investeringar i AI, känner nästan 70 % obehag inför att låta AI fatta beslut inom känsliga områden som HR, finance eller juridik.

Budskapet är tydligt: CFO:er måste driva AI-adoption med både tydlighet och empati – och positionera AI som ett stöd till mänsklig expertis, inte som en ersättning för ledarskap.

Stark AI-styrning skapar detta förtroende. Utan den riskerar även välutformade system att möta motstånd, vilket urholkar den potentiella avkastningen. Finance-ledare som öppet kommunicerar hur AI stödjer beslutsfattande – samtidigt som mänskligt ansvar bibehålls – bygger förtroende hos både team och intressenter. Det handlar inte bara om teknik, utan om att skapa en kultur där medarbetare känner sig stärkta, inte hotade, av innovation – genom att integrera AI i de arbetsflöden, styrningsstrukturer och datagrunder som driver verkliga resultat.